Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4677

## IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING DALAM
SEGMENTASI  PELANGGAN  BERDASARKAN  USIA, PENDAPATAN,  DAN  MODEL  RFM  (STUDI  KASUS: LANTIKYA STORE JOMBANG)
Beni Tiyas Kristanti 1* , Achmad Junaidi 2 , Eka Prakarsa Mandyartha 3 1,2,3 Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur, Jl. Rungkut Madya No.1, Gn. Anyar, Surabaya
Received: 28 Juni 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: Segmentasi Pelanggan; K-Means; RFM; AHP; AHP.
Corespondent Email: tiyaskristanti12@gmail.com
ABSTRAK. Lantikya Store Jombang  merupakan  salah  satu  toko  retail  di Kabupaten  Jombang  yang  belum  menerapkan  strategi  pemasaran  yang memberikan  pelayanan  yang  berbeda  berdasarkan  karakteristik  dan  tipe pelanggan. Segmentasi pelanggan adalah proses membagi pelanggan kedalam kelompok  berdasarkan  karakteristik  atau  perilaku  yang  berbeda  untuk menunjukkan  tingkat  keragaman  di  antara  pelanggan.  Karakteristik  dan perilaku  pelanggan  dilihat  berdasarkan  usia,  pendapatan, rencency (terakhir melakukan transaksi), frequency (jumlah kedatangan), dan monetery (jumlah uang yang dikeluarkan) atau disebut dengan RFM ( Rencency , Frequency , dan Monetery) . Pengelompokkan dilakukan dengan salah satu algoritma yaitu K- Means dengan jumlah data yaitu 1140 data. Pada penelitian ini menghasilkan 4 kelompok berdasarkan perbandingan hasil dari metode pencarian kelompok yaitu elbow  method , silhouette  method ,  dan  g ap  statistic .  Analisis  yang dilakukan  untuk  menyususun  startegi  pemasaran  dihitung  berdasarkan  nilai variabel  dengan  metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  dan Customer Lifetime Value (CLV). Karakteristik dan tipe pelanggan yang dihasilkan dari 4 kelompok pelanggan yaitu usia generasi milenial yang memiliki pendapatan tinggi  dengan  tipe  pelanggan  untuk  retensi  umum  dan  pelanggan  bernilai penting, serta usia generasi Z yang memiliki pendapatan rendah dengan tipe pelanggan untuk pengembangn umum dan pelanggan yang hilang.
Abstract. Lantikya  Store  Jombang  is  a  retail  store  located  in  Jombang Regency  that  has  yet  to  implement  a  marketing  strategy  providing differentiated services based on customer characteristics and types. Customer segmentation  is  the  process  of  dividing  customers  into  groups  based  on different  characteristics  or  behaviors  to  illustrate  the  diversity  among customers.  Customer  characteristics  and  behaviors  are  assessed  based  on age,  income,  recency  (last  transaction),  frequency  (number  of  visits),  and monetary  (amount  spent),  also  known  as  RFM  (Recency,  Frequency,  and Monetary). The clustering was performed using the K-Means algorithm with a total of 1,140 data points. This study resulted in four clusters based on the comparison  of  results  from  the  elbow  method,  silhouette  method,  and  gap statistic.  The  analysis  for  developing  marketing  strategies  was  calculated based  on  variable  values  using  the  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  and Customer Lifetime Value (CLV). The characteristics and types of customers resulting from the four clusters are millennials with high income categorized as customers for general retention and high-value customers, and Generation
Z with low income categorized as customers for general development and lost customers.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi yang semakin  pesat  telah  mengubah  paradigma bisnis.  Dalam  konteks  ini,  data  menjadi  nilai atau  aset  penting  bagi  perusahaan  dalam mendukung  pengambilan  keputusan  yang akurat  [1].  Data  yang  dikelola  secara  efektif mampu  memberikan  pandangan  mendalam tentang  tren  pasar,  perilaku  konsumen,  dan kinerja operational perusahaan. Oleh karena itu, perusahaan  yang  mampu  mengoptimalkan pemanfaatan  data  memiliki  keungggulan kompetitif  dalam  mengambil  keputusan  yang baik dan berorientasi pada hasil [2].
Salah  satu  pendekatan  yang  dapat digunakan  untuk  memanfaatkan  data  secara lebih  mendalam  adalah  dengan  mekakukan data  mining . Data  mining adalah  proses penggalian dan pencarian pengetahuan, informasi,  keteraturan,  pola  atau  hubungan dalam  data  yang  berukuran  besar  [3].  Proses yang  yang  dilakukan  dalam  data  mining  yaitu estimasi,  prediksi,  klasifikasi,  klastering,  dan asosiasi [4].
Data mining tidak hanya memungkinkan identifikasi  pola  dan  informasi  berharga  dari data besar, tetapi juga mendukung pemahaman mendalam terhadap perilaku konsumen.
Segmentasi  merupakan  proses  membagi  pasar potensial
kedalam kelompok-kelompok
konsumen  yang  berbeda  dan  memilih  satu segmen  atau  lebih  sebagai  pasar  target  yang akan  dicapai  dengan  marketing  yang  berbeda [5].
Segmentasi pelanggan merupakan
salah  satu  faktor  penting  dalam  peningkatan penjualan karena tingkat signifikansi segmentasi  akan  mempengaruhi  sejauh  mana peningkatan penjualan dapat dicapai [6].
Berdasarkan beberapa penelitian sebelumnya, K-Means dianggap sebagai metode yang cocok untuk melakukan segmentasi pelanggan. Penelitian yang dilakukan  oleh  Wardani  menunjukkan  metode K-Means memiliki kinerja yang optimal dalam segmentasi penjualan otomotif [7]. Hal tersebut dibuktikan  dengan  tinggginya  nilai  Silhouette Coefficient  mencapai 0.716  mendekati  nilai 1,
dibandingkan  metode  DBSCAN  dengan  nilai 0.298,  serta  Hierarchical  yang  menunjukkan performa  rendah.  Selain  itu,  penelitian  [8] menunjukkan bahwa K-Means memiliki waktu eksekusi  lebih  cepat  yaitu  0,4  detik  dengan 7050  data.  Sedangkan  DBSCAN  0,8  dan Hierarchical 1,2 menit.
CV Lantikya atau biasa disebut dengan Lantikya Store merupakan  perusahaan  yang bergerak di sektor retail di Kabupaten Jombang sejak  2020.  Lantikya Store menjual  berbagai macam alat tulis, aksesoris, boneka, babyshop , toys ,  dan  peralatan  rumah  tangga.  Seiring dengan peningkatan persaingan dalam insustri bisnis,  perusahaan  dituntut  untuk  tidak  hanya fokus pengembangan produk. Namun, perusahaan  juga  harus  memahami  kebutuhan pelanggan secara mendalam untuk meningkatkan penjualan dan pelayanan.
Gambar 1 Pendapatan Lantikya Store Jombang 2022-2023
Dari data pada Gambar 1 dapat dilihat bahwa  omset  penjualan  Lantikya Store pada tahun 2022 hingga 2023 terdapat fluktuasi dari bulan  ke  bulan  yang  cukup  signifikan.  Pada tahun  2022  terdapar  fluktuasi  yang  signifikan dalam  pendapatan  bulanan  dengan  perubahan yang cukup besar dari bulan ke bulan. Terlihat pada  bulan  Mei  mencapai  puncak  tertinggi, sedangkan  bulan  Juni  mengalami  penurunan yang  tajam.  Selain  itu,  fluktuasi  pendapatan yang  signifikan  juga  terjadi  pada  bulan-bulan lainnya,  seperti  peningkatan  yang  signifikan pada  bulan  Juli  dan  penurunan  yang  cukup besar pada bulan Agustus
0 200.000.000 400.000.000 600.000.000 800.000.000 1.000.000.000 1.200.000.000 1.400.000.000 1.600.000.000 1.800.000.000 PENDAPATAN CV LANTIKYA 2023 Pendapatan 2022 Pendapatan 2023
Sementara  itu  pada  tahun  2023  terjadi fluktuasi  peningkatan tajam terjadi  pada  bulan Juli.  Dimana  peningkatan  tersebut  dapat diakibatkan karena pada bulan Juli merupakan tahun ajaran baru bagi pelajar atau mahasiswa. Selain  itu  terjadi  fluktuasi  yang  lebih  moderat dibulan  selain  Juli.  Dapat  dismpulkan  bahwa pendapatan Lantikya Store Jombang dari tahun 2022 hingga 2023 menunjukkan ketidakstabilan yang  tinggi  selama  periode  dua  tahun.  Maka dari  itu  diperlukannya  perencanaan  bisnis  dan mengoptimalkan  strategi  pemasaran  untuk meningkatkan  stabilitas  pendapatan  Lantikya Store Jombang.
Penggunaan metode clustering
khususnya  K-Means  dapat  menganalisis  dan memahami  karakteristik  pelanggan  Lantikya Store secara lebih mendalam. Dengan melakukan segmentasi
pelanggan menggunakan metode clustering dapat
mengidentifikasi kelompok-kelompok pelanggan  yang  memiliki  kesamaan  dalam perilaku  pembelian,  preferensi  produk,  dan karakteristik demografis. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk
menyesuaikan  strategi  pemasaran  secara  lebih spesifik  dan  efektif  untuk  setiap  kelompok pelanggan,  sehingga  meningkatkan  retensi pelanggan dan memaksimalkan keuntungan.
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah dijabarkan  diatas,  maka  peneliti  tertarik  untuk melakukan  penelitian  tentang  segmentasi pelanggan  untuk  mengoptimalisasikan  strategi pemasaran dengan metode K-Means clustetering .  Dengan  memanfaatkan  data pendukung  lainnya  seperti  data  jenis  kelamin, usia, dan pendapatan yang saat ini masih belum dimanfaatkan  secara  optimal  oleh  Lantikya Store .  Oleh  karena  itu  diperlukan  analisis terhadap  data-data  yang  ada  untuk  memahami pengetahuan yang terkandung didalamnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Segmentasi Pelanggan
Segmentasi  adalah  proses  di  mana  data dikelompokkan ke dalam komponen yang tidak saling tumpang tindih [9]. Sedangkan segmentasi  pelanggan  adalah  proses  membagi kelompok  pelanggan  ke  dalam  subkelompok yang  memiliki  kebutuhan,  karakteristik,  dan perilaku  yang  berbeda  satu  sama  lain  untuk menunjukkan tingkat keberagaman atau heterogenitas di antara pelanggan [10].
2.2. Clustering
Cluster merupakan  sekelompok  objek data  yang  memiliki  kemiripan  satu  sama  lain dan  berbeda  dengan  objek  yang  terdapat  di cluster lainnya. Objek-objek tersebut dikelompokkan  ke  dalam  satu  atau  lebih cluster , sehingga objek yang berada dalam satu cluster memiliki tingkat kesamaan yang tinggi [11]. Sedangkan clustering merupakani proses pengelompokan  dan  pembagian  pola  data  ke dalam beberapa set data sehingga membentuk pola yang serupa dan tergabung dalam cluster yang  sama,  sementara  pola  yang  berbeda terisolasi dalam cluster yang berbeda.
2.3. Algoritma K-Means
Algoritma  K-means  adalah  salah  satu metode  dalam  teknik clustering non-hierarki yang  berupaya  membagi  data  yang  ada  ke dalam satu atau lebih cluster [12]. Data dalam cluster dikelompokkan  ke  dalam cluster yang memiliki  karakteristik  yang  sama.  Algoritma ini  mengelompokkan  data  ke  dalam k kelompok atau parameter input.
2.4. Metode Elbow Metode elbow adalah suatu pendekatan yang digunakan untuk mendapatkan  informasi  tentang  penentuan jumlah  klaster  terbaik  dengan  melihat  titik  di mana  presentase  variasi  jumlah  klaster membentuk  siku  pada  grafik  [13].  Dasar metode  elbow  adalah  menggunakan  kuadrat jarak antara titik-titik sampel di setiap cluster , dan  pusat cluster memberikan  sekumpulan nilai k .  Indikator  kinerja  metode  ini  dapat dilakukan dengan perhitungan Within-Clustter Sum  Square  Error ( WSS )  menggunakam persamaan (1).
𝑊𝑆𝑆 =   ∑ ∑ |𝑥 𝑖 −   𝑐 𝑘 | 2 𝑥 𝑖𝜖 𝐶 𝑘 𝑛 𝑘=1 (1)
Dimana n adalah jumlah cluster , x i adalah titik data, dan c k adalah centroid dari cluster k . WSS dihitung  dengan  menjumlahkan  kuadrat  jarak Euclidean  antara  setiap  titik  data  dan centroidnya  dalam  setiap cluster ,  kemudian menjumlahkan hasilnya untuk semua cluster . 2.5. Metode Sillhouette Coefficient
Metode Sillhouette  Coefficient merupakan kombinasi dua metode yaitu metode cohesion untuk mengukur kedekatan antar objek dalam suatu cluster dan  metode separation untuk mengukur seberapa jauh suatu cluster terpisah dari cluster lainnya [14] . Hasil dari perhitungan metode  ini  memiliki  rentan  -1  sampai  1.  Jika
nilai mendekati angka 1 maka pengelompokkan dalam suatu klaster semakin membaik.
2.6. Metode Gap Statistic
Gap Statistic adalah suatu metode yang digunakan untuk memperkirakan jumlah optimal  kelompok  dalam  analisis  klaster  [15]. Metode  Gap  statistik  mengevaluasi  kualitas pengelompokan  dengan  membandingkan  nilai log W dengan log E untuk setiap jumlah cluster . Gap  statistik  membantu  menentukan  jumlah cluster yang  optimal  dengan  menganalisis grafik  gap  statistik,  yang  menunjukkan perbedaan  antara  nilai  log  W  dan  log  E  untuk berbagai jumlah cluster [16].
2.7. Recency, Frequency, Monetary (RFM)
Recency  Frequency  Monetary ( RFM )  adalah sebuah alat strategi pemasaran yang umumnya dipakai  untuk  mengidentifikasi  segmentasi pelanggan berdasarkan perilaku, dengan memanfaatkan  informasi  dari  data  transaksi [17].  Model  RFM memiliki  tiga  atribut  yang dapat  digunakan  untuk  segmentasi  pelanggan sebagai berikut [18]:
1. Recency
Waktu  (dalam  satuan  seperti  hari/bulan/tahun) sejak  transaksi  pembelian  atau  kunjungan belanja terakhir.
2. Frequency
Total jumlah transaksi pembelian atau kunjungan  belanja  dalam  periode  yang dianalisis.

## 3. Monetary
Nilai  total  pembelian  dalam  periode  yang dianalisis  atau  nilai  rata-rata  (misalnya,  nilai rata-rata bulanan) per satuan waktu.

## 2.8. Normalisasi Min-Max
Normalisasi  Min-Max  adalah  suatu teknik normalisasi yang melibatkan transformasi linier terhadap data awal. Metode ini  mengubah  rentang  nilai  data  asli  sehingga rentangnya  berkisar  antara  0  dan  1  [19]. Perhitungan dapat dilakukan dengan persamaan 2.
𝑑 ′ = [𝑑−min(𝑝)]∗[𝑛𝑒𝑤 max(𝑝) −𝑛𝑒𝑤 min(𝑝) ]
[max(𝑝)−min(𝑝)] + 𝑛𝑒𝑤 min(𝑝) (2) Dimana: d’ = nilai yang telah dinormalisasi d = nilai asli min(p) = nilai terkecil atribut max(p) = nilai terbesar atribut
new_min(p) = rentang minimal new_max(p) = rentang maksimal 2.9. Analisis Korelasi
Analisis korelasi merupakan salah satu teknik  yang  digunakan  untuk  mengukur  arah dan  kekuatan  hubungan  antaran  dua  variable. Dua  variabel  dianggap  berkorelasi  jika perubahan pada salah satu variabel diikuti oleh perubahan  pada  variabel  lainnya,  baik  dalam arah  yang  sama  maupun  berlawanan  [20]. Dalam analisis cluster , koefisien korelasi yang jauh  lebih  rendah  dapat  dianggap  penting. Standar  aturan  dalam  mengevaluasi  dan menginterpretasikan  nilai  koefisien  korelasi terdapat pada Tabel 1 [21].
Tabel 1 Interpretasi Nilai Korelasi
Nilai Korelasi Interpretasi 0,90 – 1,00 Korelasi Sangat Tinggi 0,70 – 0,89 Korelasi Tinggi 0,50 – 0,69 Korelasi Moderat 0,30 – 0,49 Korelasi Lemah 0,00 – 0,29

## Sedikit Jika Ada Korelasi
Untuk  menghitung  nilai  korelasi  dapat dilakukan  dengan  koefisien  korelasi  Pearson pada persamaan 3.
𝑟 = 𝑛(∑ 𝑥𝑦)− (∑ 𝑥)(∑ 𝑦)
√[𝑛 ∑ 𝑥 2 −(∑ 𝑥) 2 ][𝑛 ∑ 𝑦 2 −(∑ 𝑦) 2 ] (3)
Dimana: n : jumlah pasangan data x dan y  : nilai dari dua variabel ∑xy : jumlah hasil kali pasangan nilai x dan y ∑x : jumlah nilai x ∑y : jumlah nilai y ∑ 𝑥 2 : jumlah kuadrat nilai x ∑ 𝑦 2 : jumlah kuadrat nilai y
2.10. Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)
Analytic  Hierarchy  Process ( AHP ) merupakan suatu teknik pengambilan keputusan  yang  menggabungkan  berbagai faktor  seperti  logika,  intuisi,  pengalaman, pengetahuan, emosi, dan rasa secara sistematis untuk  mencapai  optimalitas  dalam  proses pengambilan  keputusan  [22].  Metode  ini dikembang  oleh  Thomas  L.  Saaty  pada  tahun 1998  dari  Wharston  Business  school  untuk menemukan peringkat atau urutan prioritas dari berbagai alternatif dalam menyelesaikan suatu masalah.  Proses Analytic  Hierarchy  Process ( AHP ) dapat dilakukan dengan langkah berikut [23]:
1. Menyusun struktur keputusan hierarki yang mencakup faktor pertimbangan dan
alternatif  keputusan,  dengan  fokus  pada model RFM dalam kasus pembobotan.
2. Melakukan perbandingan berpasangan
untuk  menilai  kepentingan  dalam  model RFM  menggunakan  skala  yang  tercantum dalam Tabel 2.
Tabel 2 Skala Penilaian Perbandingan

## Berpasangan
Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama penting 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting daripada elemen yang lainnya 7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya 9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan-pertimbangan yang berdekatan Kebalikan Jika aktivitas i mendapat satu angka dibanding dengan aktivitas j, maka j mempunyai nilai kebalikannya dibanding dengan i 3. Uji Konsistensi Sebelum menghitung bobot, perlu dilakukan perhitungan
konsistensi
menggunakan indeks inkonsistensi. Konsistensi yang optimal dicapai ketika nilai inkonsistensi adalah  0.  Meskipun  konsistensi  sempurna jarang tercapai karena adanya bias dan ketidak konsistenan  manusia  dalam  penilaian,  nilai indeks  konsistensi  kurang  dari  0.1  masih dianggap  dapat  diterima.  Uji  Konsistensi dilakukan  dengan  mencari C i dan C r melalui persamaan 4 dan 5.
𝐶𝑖 = (𝜆 𝑚𝑎𝑥 −𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎) 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎−1 (4)
𝐶𝑟 = 𝐶𝑖 𝐼𝑅 (5)
Dimana:
C i = Consistency index C r = Consistency Ratio IR = Indeks Random
Nilai  IR  didapatkan  dari  eksperimen  Oak Ridge National Laboratory dan dikembangkan oleh Wharton School dengan nilai pada Tabel 3.
Tabel 3 Nilai IR n Keterangan 1 0 2 0 3 0.58 4 0.9 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.4 9 1.45 10 1.49 2.11. Customer Lifetime Value (CLV)
Customer  Lifetime  Valu e  ( CLV )  adalah nilai  saat  ini  dari  aliran  laba  yang  diharapkan dari  pelanggan  selama  periode  pembelian sepanjang  hidupnya  [24].  Rumus  untuk menghitung Customer  Lifetime  Valu e  ( CLV ) dapat  dilakukan  dengan  mengalikan  bobot prioritas dengan nilai masing-masing kelompok pelanggan Atau dengan rumus pada persamaan 6 [25].
𝐶𝐿𝑉 = 𝑁𝑅𝑥𝑊𝑅 + 𝑁𝐹𝑥𝑊𝐹 + 𝑁𝑀𝑥𝑊𝑀 (6) Dimana:
CLV   = nilai CLV yang dicari
NR = nilai normalisasi variabel recency WR = nilai bobot variabel recency NF = nilai normalisasi variabel frequency WF = nilai bobot variabel
frequency
NM = nilai normalisasi variabel monetary WM = nilai bobot variabel monetary 2.12. Usia
Usia  dapat  digunakan  sebagai  faktor penentu dalam berbagai konteks, seperti dalam analisis  demografis,  penelitian  pasar,  dan aspek-aspek  lain  dari  pemahaman  populasi atau  kelompok  tertentu  [26].  Usia  dapat dikelompokkan  berdasarkan  generasi  untuk
menyusun strategi pemasaran. Kelompok dapat dilihat pada Tabel 4 dan Tabel 5 [27].
Tabel 4 Generasi Usia
* Usia dihitung dari tahun kelahiran hingga 2024 Tahun Kelahiran Usia Generasi 1928 - 1945 79 - 96 tahun Silent Generation 1946 - 1964 60 – 78 tahun Baby Boomers 1965 - 1980 44 – 59 tahun Generation X 1981 - 1996 43 – 28 tahun Milineal 1997 - 2012 12 – 27 tahun Generation Z Tabel 5 Penyusunan Strategi Pemasaran Berdasarkan Usia
Generasi Stategi Pemasaran Generasi Baby Boomers Mengoptimalkan  penggunaan  e- mail,  telepon  dan  facebook; menargetkan  boomers  melalui desktop  dan  gawai  oleh  karena itu pemasaran melalui Whatsapp for business Generasi X Membangun  loyalitas  terhadap brand  dengan  menyederhanakan proses pembelian; memanfaatkan iklan video; menawarkan hadiah dan program loyalitas. Generasi Y (milenial) Menarik pengguna melalui influencer;  Review  online  untuk meningkatkan reputasi dan pendapatan  brand;  Memastikan identitas brand konsisten Generasi Z (Zilenial) Meningkatkan personalisasi; menggunakan pemasaran melalui influencer untuk menjangkau target pasar; Membuat  personal  brand  lintas media sosial 2.13. Pendapatan Pendapatan yang diterima oleh
konsumen memiliki dampak signifikan terhadap perilaku konsumen dalam pengambilan  keputusan  pembelian  produk. Tingkat  pendapatan  yang  diterima  oleh seseorang sangat  memengaruhi seberapa  besar mereka  bersedia  mengeluarkan  uang  dan  pola konsumsi mereka. Individu dengan pendapatan tinggi  cenderung  memiliki  pengeluaran  yang lebih besar dan pola konsumsi yang lebih tinggi,
sementara  mereka  dengan  pendapatan  rendah cenderung  memiliki  pengeluaran  dan  pola konsumsi  yang  lebih terbatas.  Kesimpulan  ini menunjukkan  bahwa  pendapatan  memainkan peran  penting  dalam  membentuk  keputusan konsumen  dan  mengarahkan  pola  konsumsi masing-masing individu [28].
2.14. Nilai RFM
Karakteristik pelanggan dapat
dipetakan  menjadi  matriks  nilai  pelanggan berdasarkan  perbandingan  antara Frequency ( F )  pembelian  dan  nilai Monetary ( M ) [29]. Selain  itu,  variabel  kebaruan  transaksi  atau Recency ( R )  digunakan  sebagai  indikator kesetiaan pelanggan.
Klasifikasi pelanggan dan karakteristik pelanggan  terbagi  menjadi  8  tipe  pelanggan berdasarkan nilai kebaruan transaksi pelanggan ( Recency ), Frequency pembelian,  dan  nilai Monetary pada  Tabel  5  [30].  Nilai  variabel yang yang berada diatas rata-rata dilambangkan dengan ↑ dan nilai variabel yang berada dibawah rata-rata dilambangkan dengan ↓.
Tabel 6 Tipe Pelanggan Tipe Pelanggan Simbol Pelanggan bernilai penting R ↑ F ↑ M ↑ Pelanggan yang Penting untuk Pengembangan R ↑ F ↓ M ↑ Pelanggan yang Perlu Dilindungi R ↓ F ↑ M ↑ Pelanggan yang Penting untuk Retensi R ↓ F ↓ M ↑ Pelanggan dengan Nilai Umum R ↑ F ↑ M ↓ Pelanggan untuk Pengembangan Umum R ↑ F ↓ M ↓ Pelanggan untuk Retensi Umum R ↓ F ↑ M ↓ Pelanggan yang Hilang R ↓ F ↓ M ↓
Dari tipe pelanggan diatas, disusun dasar untuk strategi operational untuk kelompok pelanggan yang berbeda pada Tabel 7.
Tabel 7  Dasar Penyusunan Strategi Pemasaran Tipe Pelanggan Strategi Pemasaran Pelanggan bernilai penting Tingkatkan ke pelanggan orang  yang  sangat  penting
(VIP), berikan layanan yang dipersonalisasi, dan berikan  lebih  banyak  sumber daya. Pelanggan yang Penting Memberikan  layanan  poin anggota dan memberikan diskon tertentu untuk
untuk Pengembangan meningkatkan  tingkat  retensi pelanggan. Pelanggan yang Perlu Dilindungi Memperkenalkan produk/fungsi/layanan  terbaru melalui SMS dan email untuk meningkatkan konsumsi pelanggan Pelanggan yang Penting untuk Retensi Memperkenalkan produk/fungsi/layanan upgrade terbaru, promosi diskon,  dll  melalui  SMS, email,  telepon,  dll,  untuk menghindari kehilangan pelanggan. Pelanggan dengan Nilai Umum Memperkenalkan produk/fungsi/layanan  terbaru untuk meningkatkan konsumsi pelanggan. Pelanggan untuk Pengembangan Umum Memberikan layanan masyarakat,  memperkenalkan produk/fungsi baru, dan mempromosikan konsumsi pelanggan. Pelanggan untuk Retensi Umum Memperkenalkan produk/fungsi baru untuk membangkitkan minat pelanggan ini. Pelanggan yang Hilang Bagian  pelanggan  ini  dapat dibangkitkan  dengan  promosi dan  diskon.  Ketika  alokasi sumber daya tidak mencukupi, bagian pengguna ini dapat
ditinggalkan untuk sementara.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  adalah  proser  atau langkah-langkah  sistematis  dalam  menyusun ilmiah  atau  ilmu  pengetahuan  [31].  Penelitian ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif,  di mana  data  diungkapkan  dalam  bentuk  angka dan  dianalisis  menggunakan  teknik  statistik. Adapun  tahapan  yang  dilakukan  untuk menyelesaikan penelitian ini dapat ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2 Tahapan Penelitian
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Studi Literatur
Studi  literatur  dalam  penelitian  ini diambil  adari  berbagai  penelitian  sebelumnya yang  relevan,  serta  referensi  yang  diperoleh dari sejumlah jurnal, e-book , dan situs website terpercaya  mengenai  penerapan  algoritma  K- Means  untuk clustering .  Teori  penelitian sebelumnya dan relevan terhadap penelitian ini yaitu  oleh  Alamsyah  dan  Pangestu  terkait segmentasi  pelanggan  menggunakan  metode K-Mean s clustering dan mode RFM [32][33] . 4.2. Identifikasi Masalah dan

## Pengumpulan Data
Data  pelanggan  yang  dibutuhkan adalah riwayat transaksi pada bulan November tahun 2022 hingga Desember 2023. Selain itu, dilakukan wawancara terkait profil perusahaan dan  strategi  pemasaran  dengan  Manager Lantikya Store Jombang. Data yang diperoleh
berupa  atribut  yang  terdapat  pada  Tabel  8 dengan jumlah data yaitu 1140 data.
Tabel 8 Atribut Data Atribut Keterangan Nama Nama lengkap pembeli Jenis kelamin Informasi jenis kelamin berupa laki-laki dan perempuan Usia Usia pembeli Pekerjaan Status pekerjaan atau profesi pembeli Pendapatan Pendapatan pembeli selama satu tahun Tanggal Pembelian Tanggal dilakukan pembelian Kunjungan Jumlah kunjungan atau seberapa sering melakukan pembelian di tahun 2022-2023 Total Belanja Total pembelian yang dilakukan selama berbelanja di Lantikya Store 4.3.

## Pre-Processing Data
Setelah  proses  pengumpulan  data, maka  tahap  selanjutnya  yaitu pre-processing dengan mengolah data yang telah dikumpulkan menjadi  data  siap  olah  sesuai  dengan  atribut yang dibutuhkan. Tahap yang dilakukan dalam pre-processing data adalah pemilihan data, data cleaning ,  normalisasi,  dan  analisis  korelasi dengan bantuan Microsoft Excel .

## 4.3.1. Pemilihan Data
Proses  pemilihan  data  melibatkan pemahaman  terhadap  setiap  variabel  atau kolom  data  yang  sesuai  dengan  kebutuhan penelitian. Data pelanggan terdiri dari 8 kolom yang dijelaskan pada Tabel 8. Dari 8 kolom data pelanggan,  dipilih  6  kolom  yaitu  nama,  usia, pendapatan,  tanggal,  kunjungan,  dan  total belanja.  Pada  tahap  ini  dilakukan  dengan menghapus kolom yang tidak diperlukan.
Selain  itu,  pemilihan  data  digunakan untuk mengidentifikasi variabel yang diperlukan seperti usia, pendapatan dan model RFM (Recency, Frequency, Monetary) . Variabel recency diperoleh melalui perhitungan selisih waktu antara tanggal terakhir pelanggan melakukan  transaksi  sampai  dengan  tanggal akhir  yang  ditentukan.  Dalam  data  pelanggan Lantikya Store ,  variabel recency didapatkan melalui  perhitungan  selisih  atribut  tanggal pembelian dengan tanggal akhir yang ditentukan yaitu 31 Desember 2023. Perhitungan  memanfaatkan  fungsi  dalam
Microsoft Excel yaitu days.

## 4.3.2. Data Cleaning
Dataset  yang  sudah  melalui  proses pemilihan  data  akan  dilakukan  pembersihan data  dari  nilai-nilai  yang  tidak  valid  atau hilang,  penangan outlier ,  serta  penyesuaian data. Data cleaning dilakukan dengan menghapus  data  yang  memiliki  nilai  missing value.  Pada  tahap  ini  dilakukan  dengan menggunakan fitur sort pada Microsoft Excel. Tabel 9 Data Pelanggan Tidak Valid
Nama Usia Pendap atan R  F M Kristina 18 0 5 47000 Nadila A.. 17 0 2 61000 Dika W.. 11 0 5 42000 Feonia 19 0 3 54500 Anggun D.. 33 70000000 7 230000 Dari  data cleaning ,  terdapat  beberapa data  yang  tidak  valid.  Diantara  lain  pada variabel recency terdapat 5 data yang memiliki nilai tidak valid. Total seluruh data nilai tidak valid  dihapus  dari  data  pelanggan.  Sehingga tersisisa  1135  data  yang  memiliki  nilai  dan valid.
4.3.3. Normalisasi
Data  yang  telah  disiapkan  dan  sudah melalui  proses  pemilihan  data  dan  data cleaning akan diubah melalui normalisasi data dengan  menyetarakan  skala  nilai  variabel  0 sampai  1.  Perhitungan  normalsasi  dapat dilakukan dengan persamaan 2.
Tabel  10  Nilai  Minimal  dan  Maksimal Variabel
Variabel Min Max Usia 11 50 Pendapatan 0 200000000 Recency 1 364 Frequency 1 30 Monetery 10000 1450000

## 4.3.4. Analisis korelasi
Analisis  korelasi  merupakan  teknik untuk  mengukur  kekuatan  hubungan  antar variabel. Adapun perhitungan dan aturan dapat dilihat pada dasar teori 2.9.  Hasil perhitungan analisis  korelasi  terdapat  pada  Tabel  4.7.
Setelah  dilakukan  analisis  korelasi  dan  tidak ada  korelasi  yang  signifikan,  maka  langkah selanjutnya  yaitu  mengubah  hasil  normalisasi format Excel Worksheet (.xlsx) kedalam format Comma Separated Value (.csv). Tabel 11 Hasil Analisis Korelasi Variabel
Variabel Usia Pendapa tan R F M Usia 1 0,5317 0,0275 -0,0009 0,0670 Pendapa tan 0,531 1 0,0030 0,0242 0,0214 R 0,027 0,0030 1 -0,0011 0,0115 F -0,0009 0,0242 -0,0011 1 0,1565 M 0,0670 0,0214 0,0115 0,1565 1
Berdasarkan  hasil  analisis  korelasi variabel  usia,  pendapatan, recency,  frequency , dan monetery menunjukkan  bahwa  hubungan antar  variabel  tidak  memiliki  korelasi  tinggi. Dengan demikian, hasil korelasi antar variabel memiliki  hubungan  beragam  dan  tidak konsisten diantara satu sama lain.

## 4.4. Penentuan Jumlah k
Penentuan jumlah kelompok dilakukan dengan  membandingkan  hasil  tiga  metode pencarian cluster yaitu  metode  siku  (elbow method ), metode siluet (silhouette method ), dan statitik kesenjangan (gap statisti c).
Gambar 3 Hasil Metode Elbow
Gambar 4 Hasil Rata-Rata Metode Silhouette
Gambar 5 Hasil Metode Gap Statistic
Berdasarkan hasil grafik pada Gambar 4.5,  metode  elbow  dan  metode  gap  statistik menunjukkan  jumlah cluster optimal  di  k=4. Sedangkan  jumlah cluster optimal  metode siluet  yaitu  k=2.  Dengan  demikian  dapat disimpulkan jumlah cluster optimal berdasarkan  perbandingan  ketiga  metode pencarian cluster yaitu k=4. Langkah selanjutnya yaitu pengelompokkan data
kedalam 4 cluster . 4.5. Pengelompokkan Data Metode yang digunakan dalam melakukan  pengelompokkan  yaitu  metode  K- Means. Dataset yang digunakan adalah dataset yang  sebelumnya  telah  dilakukan  normalisasi setiap  variabelnya.  Proses  pengelompokkan menfaatkan perangkat lunak Rstudio. Sejumlah 1135  data  dibagi  menjadi  4 cluster dengan anggota cluster 1 yaitu 419 anggota, cluster 2 dengan  97  anggota, cluster 3  dengan  542
anggota, dan cluster 4 dengan 77 anggota. Tabel 12 Cuplikan Hasil Kelompok Data Nama Usia Pend apat an R F M Cl ust er Adittyas 0,28 0,07 0,19 0 0,25 3 Anjeli S 0,58 0,09 0,19 0,06 0,01 2 Nurma 0,35 0,06 0,32 0,03 0,10 3 Agus T 0,20 0,06 0,32 0,06 0,02 3 Karina 0,46 0,03 0,32 0,06 0,14 2 4.6. Analisis Hasil Cluster Hasil dari kelompok pelanggan dilakukan perhitungan rata-rata untuk mendapatkan  nilai Customer  Lifetime  Valu e
( CLV ).  Perhitungan Customer  Lifetime  Valu e ( CLV ) dilakukan dengan mengalikan nilai rata- rata  tiap  atribut  dengan  bobot  prioritas.  Nilai bobot prioritas didapatkan melalui perhitungan
bobot  atribut  menggunakan  metode Analytic Hierarchy Process ( AHP ) dengan langkah yang telah  dibahas  pada  dasar  teori  bagian  2.10. Berikut langkah dalam analisis hasil cluster .
Gambar 6 Langkah Analisis Hasil Cluster

## 4.6.1. Rata-Rata Variabel Kelompok
Perhitungan  nilai  rata-rata  dilakukan melalui  perangkat  lunak  Rstudio  dengan  hasil pada Tabel 13. Sedangkan nilai rata-rata setiap cluster yang belum melalui proses normalisasi dihitung  melalui Microsoft  Excel dengan  nilai dapat dilihat pada Tabel 14.
Tabel 13 Hasil Rata-Rata Cluster Normalisasi
Cluster  Usia Penda patan R F M 1 0,24 0,04  0,74 0,07 0,08 2 0,61 0,10  0,36 0,07 0,09 3 0,25 0,04  0,29 0,07 0,08 4 0,54 0,096  0,80 0,07 0,14 Rata- rata 0,41 0,07  0,55 0,07 0,10

## Tabel 14 Hasil Rata-Rata Cluster
Cluster Usia Pendapatan R F M 1 21 Rp 14.873.866 270 3 Rp 132.185 2 35 Rp 36.823.216 133 3 Rp 153.371 3 21 Rp 15.673.107 108 3 Rp 139.265 4 32 Rp 34.629.870 293 3 Rp 211.831 Rata- rata 27 Rp 25.500.015 201 3 Rp 159.163 4.6.2. Analyttic Hierarchy Process (AHP) Analytic  Hierarchy  Process ( AHP ) digunakan untuk menetukan atribut mana yang
menjadi prioritas dalam mempengaruhi pembelian  customer  atau  penyusunan  strategi pemasaran.  Tahap  dalam  proses  ini  yaitu penyusunan struktur hierarki, pengisian kuesioner, dan pengujian konsistensi. Struktur hierarki disusun untuk memberikan  pemahaman  tentang  bagaimana data  dibagi  menjadi  kelompok  atau cluster . Setiap cluster mewakili sekelompok data yang memiliki  karakteristik  serupa  berdasarkan kriteria variabel yang telah ditentukan. Sturktur hierarki  dalam  segmentasi  dapat  dilihat  pada Gambar 7.
Gambar 7 Struktur Hierarki
Setelah dilakukan penyusunan struktur hierarki,  maka  langkah  selanjutnya  yaitu perhitungan bobot kriteria variabel. Penentuan bobot prioritas dilakukan dengan memberikan kuesioner yang berisikan perbandingan variabel  atau  kriteria  penelitian  kepada  pihak perusahaan  yaitu  manager  Lantikya Store Jombang.
Gambar 8 Hasil Pengisian Kuesioner
Hasil  kuesioner  disususn  matriks perbandingan  berpasangan  dengan  hasil  pada Tabel  15.  Selanjutnya  dilakukan  rekapitulasi hasil pengisian pada Tabel 16
Tabel 15 Matriks Perbandingan Hasil
Kuesioner Kriteria Matriks Perbandingan Berpasangan Usia Pendapatan   R F M Usia 1 9 5 9 7 Pendapatan 1/9 1 3 3 3
Kriteria Matriks Perbandingan Berpasangan Usia Pendapatan   R F M R 1/5 1/3 1 1/5 1/5 F 1/9 1/3 5 1 5 M 1/7 1/3 5 1/5 1 Tabel 16 Rekapitulasi Kuesioner Kriteri a Rekapitulasi Matriks Perbandingan Berpasangan Usi a Pendapa tan R F M Usia 1,00 9,00 5,00 9,00 7,00 Pendap atan 0,11 1,00 3,00 3,00 3,00 R 0,20 0,33 1,00 0,20 0,20 F 0,11 0,33 5,00 1,00 5,00 M 0,14 0,33 5,00 0,20 1,00 Total 1,57 11,00 19,0 13,4 16,2
Setelah  dilakukan  rekapitulasi  nilai, maka  langkah  selanjutnya  yaitu  normalisasi nilai  setiap  variabel.  Perhitungan  normalisasi dilakukan dengan membagi nilai setiap variabel dengan  total  jumlah  kolom  variabel.  Hasil normalisasi  dijumlahkan  untuk  menentukan prioritas  setiap  variabel.  Nilai  prioritas diperoleh  dengan  membagi  jumlah  setiap variabel dengan jumlah kriteria. Hasil penentuan  nilai  prioritas  setiap  variabel  dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9 Hasil Nilai Bobot Prioritas
Sebelum  dilakukan  uji  konsistensi, hitung  nilai  jumlah  per  baris  setiap  variabel. Perhitungan  dilakukan  dengan  mengalikan bobot  prioritas  dengan  nilai  setiap  variabel. Kemudian,  hasil  perhitungan  nilai  setiap variabel  baris  dijumlahkan  dengan  hasil  yang ditunjukkan pada Gambar 10.
Gambar 10 Jumlah Matriks Baris
Nilai  jumlah  kriteria  setiap  baris dijumlahkan  dengan  nilai  prioritas  untuk mendapatkan  nilai  ratio  konsistensi.  Dimana
jika  nilai  ratio  konsistensi  dijumlahkan,  maka akan  menghasilkan 𝜆 𝑚𝑎𝑥 .  Hasil  perhitungan perhitungan dapat dilihat pada Tabel 4.19 Tabel 17 Hasil Maximum Value (λ max ) Kriteria Jumlah per Baris Prioritas  Ratio Usia 4,11 0,56 4,67 Pendapatan 1,08 0,15 1,22 Recency 0,26 0,05 0,31 Frequency 0,96 0,15 1,11 Monetery 0,49 0,09 0,58 𝝀 𝒎𝒂𝒙= 𝟒,𝟏𝟔+𝟏,𝟐𝟐+𝟎,𝟑𝟏+𝟏,𝟏𝟏+𝟎,𝟓𝟖 𝟓 =𝟏,𝟓𝟖 Langkah terakhir yaitu menghitung indeks inkonsistensi  untuk  menilai  apakah  kuesioner yang  telah  di  isi  oleh  responden  bernilai konsisten atau inkonsisten. Langkah perhitungan  konsistensi  dapat  dilihat  pada persamaan  4  dan  5.  Hasil  perhitungan konsistensi sebagai berikut:
𝐶𝑖 = 1,58 − 5 5 − 1 =   −0,86 Cr = −0,86 1.12 =   −0,76
Berdasarkan  hasil  nilai consistency ratio pengisian  kuesioner  oleh  manager Lantikya Store Jombang  bernilai  -0,76  dan lebih  kecil  daripada  0,1.  Hal  tersebut membuktikan  bahwa  nilai  inkonsisten  dan dapat diterima.
4.6.3. Customer Lifetime Value (CLV)
Perhitungan Customer  Lifetime  Valu e ( CLV )  dilakukan  dengan  persamaan  6.  Nilai variabel  yang  digunakan  yaitu  nilai  varabel rata-rata  setiap cluster yang  ditunjukkan  pada Tabel  13.  Sedangkan  nilai  bobot  yang digunakan  yaitu  nilai  bobot  prioritas  yang sebelumnya telah dilakukan perhitungan. Nilai tersebut  yaitu  0.56,  0.15,  0.05,  0.15,  0.09 dengan variabel bertutut-turut usia, pendapatan, recency , frequency , dan monetery .
Hasil  perhitungan Customer  Lifetime  Valu e ( CLV ) ditunjukkan pada Tabel 18.
Tabel 18 Customer Lifetime Value (CLV) Clus ter Usia Penda patan R F M CLV 1 0.24 0.04  0.74  0.07  0.08 0.20 2 0.61 0.10  0.36  0.07  0.09 0.39 3 0.25 0.04  0.29  0.07  0.08 0.18
Clus ter Usia Penda patan R F M CLV 4 0.54 0.09  0.80  0.07  0.14 0.38 Berdasarkan hasil
perhitungan
Customer  Lifetime  Valu e  ( CLV ),  didapatkan bahwa cluster yang  memiliki  nilai  tertinggi yaitu dimulai dari cluster 2, cluster 4, cluster 1, dan cluster 3.
4.6.4. Penyusunan Strategi Pemasaran Penyususnan diprioritaskan
berdasarkan  nilai  tertinggi  hingga  terendah Customer  Lifetime  Valu e  ( CLV ).  Strategi pemasaran ditentukan berdasarkan karakteristik usia,  pendaptan,  dan  tipe  pelanggan  setiap cluster .  Karakteristik  usia  dan  pendapatan pelanggan  dipetakan  dengan  teori  2.12  dan 2.13.  Berdasarkan  hasil  nilai  rata-rata  variabel setiap cluster yang ditunjukkan pada Tabel 13, karakteristik  usia  dalam cluster 2  dan  4 memiliki usia yang termasuk kedalam generasi milenial. Cluster tersebut memiliki pendapatan tinggi  diatas  rata-rata  dibandingkan  dengan cluster yang  lain.  Sedangkan cluster 1  dan  3 memiliki karakteristik yang tergolong kedalam generasi  Z  dan  memiliki  penghasilan  rendah dibawah rata-rata.
Sedangan  tipe  pelanggan  dipetakan berdasarkan  nilai  variabel recency , frequency , dan monetery (RFM)  yang  telah  dihitung berdasarkan  rata-rata  variabel.  Penentuan  tipe pelanggan  telah  dibahas  pada  teori  2.14  dan hasil  ditunjukkan  pada  Gambar  11.  Nilai variabel  yang  yang  berada  diatas  rata-rata dilambangkan dengan ↑ dan nilai variabel yang berada dibawah rata-rata dilambangkan dengan ↓.
Gambar 11 Nilai Variabel Pelanggan

## Tabel 19 Tipe Pelanggan
Cluster Nilai Variabel Tipe Pelanggan 2 U ↑ P ↑ R ↓ F ↑ M ↓ Pelanggan untuk retensi umum 4 U ↑ P ↑ R ↑ F ↑ M ↑ Pelanggan  bernilai penting 1 U ↓ P ↓ R ↑ F ↓ M ↓ Pelanggan untuk pengembangan umum Cluster Nilai Variabel Tipe Pelanggan 3 U ↓ P ↓ R ↓ F ↓ M ↓ Pelanggan yang hilang
Setelah  dipetakan  berdasarkan  tipe pelanggan dan karakteristik usia dan pendapatan  pelanggan  pada  Tabel  19,  maka langkah selanjutnya yaitu penyusunan strategi pemasaran  berdasarkan  karakteristik  dan  tipe pelanggan  masing-masing cluster dengan rekomendasi  yang  telah  dibahas  pada  teori 2.14.
Cluster 2 terdiri dari generasi milenial dengan  pendapatan  tinggi  yang  tergolong pelanggan  untuk  retensi  umum.  Strategi pemasaran yang disarankan adalah menggunakan  influencer,  mendorong  ulasan online  positif,  dan  memperkenalkan  produk baru  secara  berkala  untuk  meningkatkan visibilitas  dan  daya  tarik.  Cluster  4,  juga generasi  milenial  dengan  pendapatan  tinggi, merupakan pelanggan bernilai penting. Strategi pemasaran  mencakup  layanan  personalisasi, penawaran  eksklusif, dan  pengalaman  belanja khusus  untuk  mempertahankan  loyalitas mereka. Cluster 1 terdiri dari generasi Z dengan pendapatan  rendah  yang  tergolong  pelanggan untuk pengembangan umum. Strategi melibatkan  influencer  dengan  kredibilitas, personalisasi kampanye, dan promosi menarik untuk meningkatkan keterlibatan dan loyalitas. Cluster 3 adalah generasi Z dengan pendapatan rendah  yang  merupakan  pelanggan  yang hilang. Strategi pemasaran melibatkan personalisasi,  penggunaan  influencer  relevan, dan penawaran promosi khusus untuk menarik kembali  minat  belanja  mereka.  Dengan demikian, berbagai strategi pemasaran disesuaikan dengan karakteristik dan kebutuhan masing-masing cluster untuk meningkatkan keterlibatan dan loyalitas pelanggan. 5. KESIMPULAN
Penelitian mengenai clustering segmentasi  pelanggan  di  Lantikya  Store Jombang  berdasarkan  usia,  pendapatan,  dan model RFM menggunakan metode siku, siluet, dan statistik kesenjangan menunjukkan bahwa jumlah cluster optimal adalah empat. Cluster 1 (generasi  Z,  pendapatan  rendah)  tergolong pelanggan untuk pengembangan umum dengan strategi  pemasaran  menggunakan  influencer dan  promosi  menarik.  Cluster  2  (generasi
milenial,  pendapatan  tinggi)  adalah  pelanggan untuk retensi umum dengan strategi melibatkan influencer  dan  ulasan  positif  online.  Cluster  3 (generasi  Z,  pendapatan  rendah)  merupakan pelanggan  yang  hilang,  di  mana  strategi  yang efektif mencakup  personalisasi  pemasaran  dan promosi  khusus.  Cluster  4  (generasi  milenial, pendapatan  tinggi)  adalah  pelanggan  bernilai penting  yang  memerlukan  layanan  dan penawaran  eksklusif  untuk  mempertahankan loyalitas mereka.
Dengan  demikian,  penelitian  ini  dapat memudahkan  perusahaan  dalam  menentukan strategi  pemasaran  berdasarkan  karakteristik dan  tipe  pelanggan  dalam  setiap  kelompok. Selain itu penggunaan metode siku, siluet, dan statistik kesenjangan dapat menentukan jumlah cluster  optimal  dengan  lebih  akurat  dan mengurangi  risiko  bias  dari  satu  metode  saja. Namun m etode  yang  digunakan  untuk menentukan  jumlah  cluster  dapat  menghasilkan variasi  hasil  jika  diterapkan  pada  dataset  yang berbeda  atau  dalam  kondisi  yang  berbeda.  Oleh karena  itu,  untuk  analisis  lebih  lanjut  dapat menggunakan data terbaru dan berkualitas tinggi untuk  memastikan  hasil  yang  lebih  relevan  dan akurat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Prahendratno and G. S. Mahendra, Business Intelegent , no. June. 2023.
[2]  H. & Tahir, Transformasi Bisnis di Era Digital (Teknologi  Informasi  dalam  Mendukung Transformasi  Bisnis  di  Era  Digital) ,  no. August. 2023.
[3]  Efori Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Sleman: Deepublish, 2020.
[4]  Rachma,  “Analisis  Data  untuk  Maksimalkan Peluang  Bisnis  di  Marketplace,”  smkdev. Accessed:  Jan. 21, 2023. [Online]. Available: https://www.smk.dev/analisis-data-untuk- maksimalkan-peluang-bisnis-di-marketplace/
[5]  L.  L.  K.  Leon  G.  Schiffman, Consumer Behavior . Pearson Education, 2009.
[6]  Tiris Sudrartono, “Pengaruh Segmentasi Pasar Terhadap  Tingkat  Penjualan  Produk  Fashion Umk,” Coopetition  J. Ilm. Manaj. , vol. 10, no.
1, pp. 53–64, 2019, doi:
10.32670/coopetition.v10i1.40.
[7]  S. D. K. Wardani, A. S. Ariyanto, M. Umroh, and  D.  Rolliawati,  “Perbandingan  Hasil Metode  Clustering  K-Means,  Db  Scanner  & Hierarchical  Untuk  Analisa  Segmentasi Pasar,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol.  7,  no.  2,  p.  191,  2023,  doi: 10.26798/jiko.v7i2.796.
[8]  F. D. Wahyuningtyas, A. Arafat, A. Stiawan, and  D.  Rolliawati,  “Komparasi  Algoritma Hierarchical,  K-Means,  dan  DBSCAN  pada Analisis  Data  Penjualan  Melalui  Facebook,” Explor. J. Sist. Inf. dan Telemat. , vol. 14, no. 1, p. 7, 2023, doi: 10.36448/jsit.v14i1.2931.
[9]  D. S. Alireza Bab-Hadiashar, Data Segmentation  and  Model  Selection  for Computer Vision . 2012.
[10]  S.  N.  Ashma et  al. ,  “Segmentasi  Pelanggan Berdasarkan  Keluhan  Dengan  Menggunakan K-  Means  Cluster  Analysis  Pada  PT Infomedia Nusantara,” pp. 276–280, 2020.
[11]  Mulaab, Data  Mining:  Konsep  dan  Aplikasi . Malang: Media Nusa Creative, 2017.
[12]  G. W. N. Dicky Nofriansyah, Algoritma Data Mining  dan  Pengujian .  Sleman:  Deepublish, 2019.
[13]  T. S. Madhulatha, “An overview of clustering methods,” IOSR J. Eng. , vol. 2, no. 4, pp. 719– 725, 2012, doi: 10.3233/ida-2007-11602.
[14]  S.  Asmiatun,  N.  Wakhidah,  A.  N.  Putri,  U. Semarang, and K. Jalan, “Penerapan Metode K-Medoids  Untuk  Pengelompokkan  Kondisi Jalan  Di  Kota  Semarang  1,2,”  vol.  6,  no.  2, 2020.
[15]  H.  L.  Ramadhania  and  L.  Zakaria,  “Aplikasi Metode  Sillhouette  Coefficient  ,  Metode Elbow  dan  Metode  Gap  Staticstic  dalam Menentukan  K  Optimal  pada  Analisis  K- Medoids,” vol. 04, no. 01, pp. 1–10, 2023.
[16]  F.  A.  Dewa  and  M.  T.  Jatipaningrum, “Segmentasi E-Commerce Dengan Cluster K- Means  Dan  Fuzzy  C-Means  (Studi  Kasus: Media  Sosial  Di  Indonesia  yang  diunduh  di Play Store),” J. Stat. Ind. dan Komputasi , vol. 4, no. 1, pp. 53–67, 2019.
[17]  E.  H.-V.  Rocío  González  Martínez,  Ramón Alberto  Carrasco,  Jesús  García-Madariaga, Carlos  Porcel  Gallego,  “A  comparison between  Fuzzy  Linguistic  RFM  Model  and traditional  RFM  model  applied  to  Campaign Management. Case study of retail  business,” no. Itqm, pp. 0–8, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.11.286.
[18]  K.  Tsiptsis  and  A.  Chorianopoulos, Data Mining Techniques in CRM: Inside Customer Segmentation . 2009.
[19]  Y. K. Jain and S. K. Bhandare, “International
Journal  of  Computer  and  Communication Technology  Min  Max  Normalization  Based Data  Perturbation  Method  for  Privacy Protection,”  vol.  4,  no.  4,  2013,  doi: 10.47893/IJCCT.2013.1201.
[20]  S.  Azwar,  “Asumsi-Asumsi  Dalam  Inferensi Statistika,” Bul. Psikol. , vol. 9, no. 1, pp. 8–17, 2015.
[21]  G.  G.  Agustin  Garcia  Asuero,  Ana  Sayago, “The Correlation Coefficient:  An Overview,” Crit. Rev. Anal. Chem. , 2006, doi: 10.1080/10408340500526766.
[22]  N. I.  Rumi,  “USULAN  STRATEGI
PEMASARAN BERDASARKAN KRITERIA PRIORITAS MARKETING MIX DENGAN METODE MULTIDIMENSIONAL  SCALLING  (MDS) DAN ANALYTICAL
HIERARCHY
PROCESS  (AHP)  (STUDI  KASUS  DI UD.BUBUHAN),” 2023.
[23]  D.  R.  Liu  and  Y.  Y.  Shih,  “Integrating  AHP and  data  mining  for  product  recommendation based  on  customer  lifetime  value,” Inf.
Manag. , vol. 42, no. 3, pp. 387–400, 2005, doi:
10.1016/J.IM.2004.01.008.
[24]  K. L. K. Philip Kotler, Manajemen Pemasaran . Erlangga, 2009.
[25]  D. B. Saputra, “Implementasi Fuzzy C-Means Dan Model Rfm Untuk Segmentasi Pelanggan (  Studi  Kasus :  Pt  .  Xyz  )  Implementation  of Fuzzy C-Means and Rfm Model for Customer Segmentation  (  Case  Study :  Pt  .  Xyz  )
Implementasi Fuzzy C-Means Dan Model Rfm Untuk Segmentasi Pela,” 2018.
[26]  C. Patriajaya,  “Karakteristik  demografi sebagai  dasar  segmentasi  dan  target  pasar untuk  penetapan  strategi  bauran  pemasaran pasar  lem  Dove  di  Surabaya  [CD-ROM],” 2012.
[27]  N.  K.  B.  Ela  Elliyana,  Tri  Siwi  Agustina, Habibie  Kadir,  Yuliani,  Bayu  Imanuddin,  H. Mohdari,  Febrisi  Dwita,  Y.  S.  Lidiana, Abdurohim,  and  S.  R.  H.  Gazali,  E.  Elia Ardyan, Lili Marlinah, Dasar-dasar Pemasaran . Malang: Ahlimedia Press, 2022.
[28]  Rizky  and  Rosalina  Noor,  “Pengaruh  Harga, Pendapatan,  dan  Halal  Awareness  Terhadap Keputusan Pembelian Produk Kosmetik Impor Pada  Konsumen  Pengguna  E-commerce Sociolla (Studi Pada Mahasiswa di Universitas
Brawijaya),” J. Ilm. Fak. Ekon. dan Bisnis , pp. 1–14, 2020.
[29]  C.  Marcus,  “A  practical  yet  meaningful approach  to  customer  segmentation,” J. Consum. Mark. , 1998.
[30]  Y.-Y.  Shih  and  C.-Y.  Liu,  “A  method  for customer lifetime value ranking — Combining the  analytic  hierarchy  process  and  clustering
analysis,” J.  Database  Mark.  Cust.  Strateg. Manag. ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  159–172,  2003, doi: 10.1057/palgrave.dbm.3240216.
[31]  Suryana,  “Metodologi  Penelitian:  Model Prakatis Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif,” 2010.
[32]  A. Alamsyah et al. , “Customer Segmentation Using  the  Integration  of  the  Recency Frequency Monetary Model and the K-Means Cluster Algorithm,” Sci. J. Informatics , vol. 9, no. 2, pp. 189–196, 2022, doi: 10.15294/sji.v9i2.39437.
[33]  D.  I.  Panji  Indra  Pangestu,Teguh  Iman Hermanto,  “Analisis  Segmentasi  Pelanggan Berbasis  Model  Recency  Frequency  Dan Monetary ( Rfm ) Menggunakan Algoritma K- Means,” J.  Inform.  dan  Tek.  Elektro  Terap. , vol. 11, no. 3, 2023.